RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种用于自然语言处理的模型架构，特别是针对生成式任务。RAG模型结合了检索和生成两种方法，以提高生成式任务的性能。它将信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）相结合，以实现更加准确和灵活的生成。

RAG模型的核心思想是在生成文本时，通过检索到的相关文本来辅助生成。它的基本构成包括两个组件：

1. 文本检索器（Retriever）：这个组件负责从大型语料库或知识库中检索与输入相关的文本片段或文档。这可以使用各种技术，包括基于检索的方法（如BM25），深度学习模型（如Dense Retrieval或BERT-based Retrieval）等。

2. 文本生成器（Generator）：这个组件负责基于检索到的文本信息来生成最终的输出文本。生成器可以是任何生成式模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。

RAG模型的工作流程通常如下：

• 首先，输入文本被送入文本检索器，以检索与输入相关的文本段落或文档。
• 然后，生成器接收检索到的文本作为辅助信息，以此为基础生成最终的输出文本。

RAG模型的一个重要优势是，它可以利用外部知识库中的信息来指导生成，从而提高生成文本的准确性和相关性。这使得RAG模型在许多生成式任务中表现出色，如问答系统、对话系统等。